• 산업공학
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• 제14권3호
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• pp.296-301
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• 2001

The focus of this study is to redesign the Korean license plate by comparing the USA's plate with European plate formed by 1-line system in order to increase a read rate of Korea license plate. And we have compared the read rate of the new design license plate with that of the present license plate and that of the license plate studied so far. As an experimental method (used in a precedent research), we use three kinds of methods that are the measurement of the read-distance, the measurement reading-rate under the short-term exposure and the measurement of the reading-rate when driving. First, three kinds of measurements for plates of five nations are performed. Then we redesign the new Korean license plate under the base of read rates obtained by five nation's plate. As alternatives, we choose five license plates. Those alternatives are the redesigned license plate, the present license plate, the license plate studied so far, and two types of eternity license plates made by the Korea Transport Institute. When we compare results of the read-distance, there is no significant in term of different the read-distance between the alternatives. But there is a significant difference in term of the misreading-rate and the read-rate when diving. Therefore, it is necessary to redesign the present license plates because of a high misreading-rate.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.273-278
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• 2008

신 차량 번호판 차량이 꾸준히 증가함에 따라, 교통위반 단속, 무인 주차 관리 시스템, 범죄 및 도난 차량 검거를 위한 신 자동차 번호판의 특징에 맞는 인식 시스템이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 지능형 신 자동차 번호판 인식 방법을 제안하였다. 무인 카메라에서 획득된 신 차량 영상을 그레이 레벨로 변환한 후에 블록 이진화한다. 블록 이진화된차량 영상을 대상으로 차량의 형태학적 특징을 적용하여 잡음을 제거한 후, 번호판 영역을 추출한다. 추출된 번호판 영역에 대해 Grassfire 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 차량 번호판을 인식하기 위하여 추출된 개별 코드를 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 학습 및 인식한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 100장의 차량 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제24권6_2호
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• pp.699-706
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• 2021

Existing license plate recognition system is used as an optical character recognition method, but a method of using deep learning has been proposed in recent studies because it has problems with image quality and Korean misrecognition. This requires a lot of data collection, but the collection of license plates is not easy to collect due to the problem of the Personal Information Protection Act, and labeling work to designate the location of individual license plates is required, but it also requires a lot of time. Therefore, in this paper, to solve this problem, five types of license plates were created using a virtual Korean license plate generation program according to the notice of the Ministry of Land, Infrastructure and Transport. And the generated license plate is synthesized in the license plate part of collectable vehicle images to construct 10,147 learning data to be used in deep learning. The learning data classifies license plates, Korean, and numbers into individual classes and learn using YOLOv5. Since the proposed method recognizes letters and numbers individually, if the font does not change, it can be recognized even if the license plate standard changes or the number of characters increases. As a result of the experiment, an accuracy of 96.82% was obtained, and it can be applied not only to the learned license plate but also to new types of license plates such as new license plates and eco-friendly license plates.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.108-110
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• 2004

Automatic license plate recognition (LPR) is one of the critical techniques of the intelligent transportation system (ITS), in which license plate location plays an important role. In this paper, through surveying the international existing techniques, a new method for locating license plate is proposed: utilize row scan method to locate up and down boundary of the plate; and based on the location of up and down boundary, take advantage of the feature of plate area to locate left and right boundary of the plate. The tests of using the proposed algorithms have been conducted. The experimental results show that the proposed approaches are reasonable and accurate.

• 정보처리학회논문지C
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• 제11C권6호
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• pp.739-746
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• 2004

라이선스 메커니즘은 DRM(Digital Rights Management) 시스템의 핵심 요소 중의 하나이다. 라이선스 메커니즘은 DRM 시스템의 자원(resources), 자원의 사용 주체(principals), 자원에 대한 사용 규칙(usage rules) 등을 명확하게 식별하고 강제하기 위한 핵심적인 기능을 담당하도록 설계된다. 하지만 기존의 라이선스 메커니즘들은 가정이나 회사의 어떤 부서와 같은 그룹 내의 멤버들이 어떤 컨텐츠론 공유하고자 할 때 공유에 관련된 융통성이 부족하다. 본 논문은 그룹에 등록된 여러 명의 멤버들이 DRM 기술로 보호된 디지털 컨텐츠를 안전하고 융통성 있게 공유할 수 있도록 하는 새로운 라이선스 메커니즘을 제안한다. 본 논문이 제안하는 멤버/그룹 라이선스 메커니즘은 그룹 라이선스, 멤버 라이선스, 허가들(grants)간의 파생 관계 등의 개념들을 도입하여 기존의 라이선스 메커니즘을 확장한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.73-81
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• 2007

본 논문은 문자의 특징을 추출하여 다중연결 인식기를 통해 신규 자동차 번호판을 인식하는 방법을 제안한다. 이를 위해 영상 전처리과정과 번호판 영역 추출을 위한 과정과 개별문자 추출 과정을 통해 얻어진 개별문자를 인식을 위해 FE-MCBP를 제안하였다. FE-MCBP는 차량 번호판처럼 한글과 숫자가 혼용된 문자열을 인식할 때는 문자의 특징을 기반으로 하는 인식기로서 기존 역전파 인식기에 비해 인식률 면에서 9.7%가 향상되었다. 아울러 기울어진 번호판 영상을 정규화하기 위하여 직선 성분 검출 및 영역 좌표 생성기술을 이용하였다. 시스템 운용 면에서 볼 때 신규차량번호판 인식 시스템은 번호판 영역이 기울진 영상도 인식이 가능하기 때문에 비스듬하게 획득된 번호판 영상이나, 훼손된 번호판의 경우도 인식이 가능한 것으로 연구결과 나타났다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권12호
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• pp.451-460
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• 2018

전 세계적으로 각종 산업 분야를 불문하고 소프트웨어 개발 시 오픈 소스 소프트웨어가 다양하게 활용되고 있다. 이러한 오픈 소스 소프트웨어는 자유로운 사용에 대한 권리뿐만 아니라 그에 따른 책임을 라이선스(license) 형태로 요구한다. 오픈 소스 소프트웨어 라이선스는 오픈 소스 소프트웨어 개발자와 이용자 간의 조건 범위를 명시한 계약이기 때문에 개발자가 규정한 라이선스를 지켜야 하며 이를 위반할 경우에는 저작권 침해가 발생하고, 이에 대한 책임을 지게 된다. 특히, 새로운 소프트웨어 개발 시 기존에 개발된 오픈 소스 소프트웨어를 활용하는 경우, 각 코드의 라이선스가 양립성(compatibility)문제를 발생시키지 않고 서로 호환되는지 확인해야만 한다. 그러나 이러한 철학에 반하여 양립성 문제 관련 사건들이 다수 발생하고 소송으로 이어지기도 하면서 원활한 오픈 소스 소프트웨어 생태계에 악영향을 미치고 있다. 따라서 본 논문에서는 사용하고자 하는 오픈 소스 소프트웨어들 간에 오픈 소스 규칙을 준수하고 라이선스 양립성 문제가 발생하지 않는지 식별할 수 있는 새로운 기법인 OSLC-Vid를 제안한다. 이렇게 제안된 기법은 실제 오픈 소스 소프트웨어를 활용하여 위반사례 식별 성능을 검증하였다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2007년도 추계학술대회 논문집
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• pp.172-178
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• 2007

The purpose of Railroad Vehicles License Management in accordance with the Railroad Safety Law is to improve the quality of railroad safety. And the train simulators come into use for training of train operation and testing to issue Railroad Vehicles License. So, It is very important that the simulators for the Railroad Vehicles License Test require to work correctly, to measure driver's operation quality in numerical system and to ensure the justice of license test. In fact, nobody can guarantee that the simulators are feasible performance to use in license test. The simulator for train driver license test can be used effectively for studying of needed performance and quality to test new driver's skill. This study hopefully provides the base for improving the quality of the simulator for train driver's license test and contributes furthermore to improve the simulator development technology and railroad safety.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2003년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.218-222
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• 2003

최근 몇 년간 차량 번호판 영상을 인식하는 기술은 많은 발전을 이루어 왔다. 정확한 인식을 위한 핵심기술은 차량 번호판 영역의 정확한 추출이다. 기존의 연구들이 수평/수직 에지와 번호판의 기하학적 성질을 이용하였고, 현재는 칼라 성분을 이용하는 방법들이 연구되고 있다. 그러나 에지 정보나 칼라 정보로 번호판을 추출할 경우, 번호판을 보는 시각에 따른 기울어진 번호판의 정확한 영역 추출이 어렵다. 따라서 본 연구에서는 칼라 정보를 이용하여 후보 영역을 추출한후 선형 회귀 방정식을 사용하여 보다 정확하게 차량 번호판 영역을 추출할 수 있었다.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제14권4호
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• pp.368-375
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• 2010

Unlike document images, license plate images are mostly captured under uneven lighting conditions. In particular, a shadowed region has sharp intensity variation and sometimes that region has very high intensity by reflected light. This paper presents a new technique for thresholding license plate images. This approach consists of three parts. In the first part, it performs a rough thresholding and classifies the type of license plate to adjust some parameters optimally. Next, it identifies a shadow type and binarizes license plate images by adjusting the window size and location according to the shadow type. And finally, post-processing based on the cluster analysis is performed. Experimental results show that the proposed method outperformed five well-known methods.